Prace Nauowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Eletrycznych Nr Politechnii Wrocławsiej Nr Studia i Materiały Nr 32 2 Marcin WOLKIEWICZ* Czesław T. KOWALSKI* silni inducyjny, uszodzenia uzwojenia stojana, przesunięcie ątowe, diagnostya, detetor neuronowy ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH DO WYKRYWANIA I LOKALIZACJI ZWARĆ ZWOJOWYCH SILNIKA INDUKCYJNEGO ZASILANEGO Z PRZEKSZTAŁTNIKA CZĘSTOTLWIOŚCI W artyule przedstawiono możliwości zastosowania sieci neuronowych do wyrywania uszodzeń uzwojeń stojana silnia inducyjnego zasilanego z przemiennia częstotliwości na podstawie analizy przesunięcia ątowego pomiędzy prądami stojana w poszczególnych fazach silnia oraz obliczonych na jej podstawie wsaźniów uszodzenia uzwojenia. Omówiono realizację w LabVIEW wirtualnego przyrządu pomiarowo-diagnostycznego do wyrywania i loalizacji zwarć zwojowych silnia inducyjnego, bazującego na zaproponowanych wsaźniach uszodzenia. Sprawdzono również możliwości wyrywania uszodzeń uzwojeń stojana silnia inducyjnego za pomocą neuronowego detetora, w możliwie wczesnej fazie powstania uszodzenia.. WSTĘP W badaniach przedstawionych w [] oraz w [2] wyazano, że zwarcia zwojowe oprócz niewielich zmian amplitudy prądów fazowych silnia inducyjnego, powodują również zmiany w wartościach przesunięć fazowych pomiędzy prądem i napięciem stojana. Możliwe jest również wyorzystanie do monitorowania stanu uzwojeń stojana przesunięć ątowych pomiędzy prądami fazowymi w poszczególnych fazach [], []. Badania przedstawione w [2] wyazały również możliwość wyorzystania analizy przesunięć ątowych do loalizacji zwarcia zwojowego (oreślenie, w tórej fazie silnia nastąpiło zwarcie). Do realizacji diagnostyi uzwojeń stojana na podstawie analizy przesunięć ątowych niezbędne jest wprowadzenie odpowiednich wsaźniów uszodzenia uzwojenia stojana, tóre ułatwiają ocenę stanu uzwojeń. * Politechnia Wrocławsa, Wydział Eletryczny, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Eletrycznych, ul. Smoluchowsiego 9, -372 Wrocław, marcin.woliewicz@pwr.wroc.pl, czeslaw.t.owalsi@pwr.wroc.pl
32 W artyule została omówiona metoda wyrywania i loalizacji zwarć zwojowych na podstawie przesunięć ątowych między prądami fazowymi. Na rysunu przedstawiono etapy przetwarzania informacji diagnostycznej przy wyorzystaniu metody opartej na analizie przesunięcia ątowego, do monitorowania stanu uzwojeń stojana. Pierwszy etap to pomiar prądów fazowych stojana, oraz ich wstępne przetwarzanie. Kolejnym etapem jest wyznaczenie przesunięć ątowych pomiędzy prądami fazowymi. W tym celu wyorzystano dostępne w środowisu LabVIEW bloi funcyjne (Extract_Single_Tone_Information.vi). Kolejny etap to wyznaczenie dla obliczonych przesunięć ątowych odpowiednio zdefiniowanych wsaźniów uszodzenia uzwojenia stojana ε AB, ε BC, ε CB. Ostatnim etapem jest wniosowanie o stanie uzwojenia stojana, a w przypadu wyrycia uszodzenia ocena jego stopnia oraz loalizacji. Rys.. Etapy przetwarzania informacji diagnostycznej z wyorzystaniem analizy przesunięcia ątowego pomiędzy prądami fazowymi do monitorowania stanu uzwojeń stojana Fig.. Steps of information processing using phase shift between the stator phase current analysis of diagnostic analysis for stator windings monitoring 2. MONITOROWANIE STANU UZWOJEŃ STOJANA PRZEZ OBSERWACJĘ PRZESUNIĘCIA KĄTOWEGO POMIĘDZY PRĄDAMI STOJANA W przypadu pomiarów prądów fazowych stojana możliwe jest wyznaczenie przesunięć ątowych pomiędzy prądami w poszczególnych fazach. Dla silnia symetrycznego i nieuszodzonego przesunięcie ątowe pomiędzy prądami fazowymi stojana jest równe. Do celów diagnostyi zwarć zwojowych, zdefiniowano wielości oreślające stopień uszodzenia uzwojenia stojana silnia inducyjnego, oznaczone w następujący sposób: ε ε ε AB BC CA = = = o o o ϕ ϕ ϕ AB BC CA,,, ()
327 gdzie: =,,2,3,, liczba zwojów zwartych, ε AB, ε BC, ε CB wsaźni zmian przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi prądami fazowymi wyrażony w [ ], ϕ AB, ϕ BC, ϕ CA przesunięcie ątowe pomiędzy poszczególnymi prądami fazowymi wyrażone w [ ]. - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 - - - - - -....2 Rys. 2. Zmiany przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi fazami prądu stojana w zależności od liczby zwojów zwartych w uzwojeniu fazowym stojana oraz zmian momentu obciążenia, przy zasilaniu z przemiennia częstotliwości f s = Hz, dla: a) zwarcia w fazie A, b) zwarcia w fazie B, c) zwarcia w fazie C Fig. 2. Change of phase shift between the stator phase current depending on the number of shorted turns in A motor phase and different load level for stator faults in: a) phase A, b) phase B, c) phase C
32 - - - - - - 2 3 - - - - - - 2 3 - - - - - - 2 3 - - - - - - 2 3 - - - - - - 2 3 - - - - - - 2 3 Rys. 3. Zmiany przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi fazami prądu stojana w zależności od liczby zwojów zwartych w uzwojeniu fazowym A stojana oraz zmian częstotliwości napięcia zasilania dla momentu obciążenia: a) m o =, b) m o = m n Fig. 3. Change of phase shift between the stator phase current depending on the number of shorted turns in A motor phase and different supply frequency for: a) m o =, b) m o = m n Przy zasilaniu silnia z przemiennia częstotliwości dla f s = Hz zapewniona jest symetria napięcia zasilania w ażdej z faz silnia. Początowa wartość wsaźnia zmian przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi prądami fazowymi ε jest równa zero (rys. 2). Wraz ze zwięszaniem liczby zwojów zwartych zmienia się przesunięcie ątowe między odpowiednimi fazami. Charater zmian wsaźnia zmian przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi prądami fazowymi ε umożliwia, oprócz badania stopnia uszodzenia uzwojenia stojana również doładne oreślenie jego loalizacji. Najwięsza zmiana wsaźnia ε przy zwarciu w fazie A widoczna jest pomiędzy fazami A i B ε AB (rys. 2a), przy zwarciu w fazie B widoczna jest pomiędzy fazami B i C ε BC (rys. 2b), przy zwarciu w fazie C widoczna jest pomiędzy fazami C i A ε CA (rys. 2c). W pozostałych przypadach zares zmian przesunięcia ątowego pomiędzy poszczególnymi prądami fazowymi jest dużo mniejszy. Ponadto wraz ze wzrostem obciążenia silnia intensywność zmian ε pod wpływem zwarć zwojowych bardzo maleje. Na rysunu 3 przedstawiono zmiany wsaźnia ε w zależności od liczby zwartych zwojów w fazie A silnia dla różnych wartości częstotliwości zasilania dla silnia nieobciążonego, m o = (rys. 3a) oraz silnia obciążonego momentem znamionowym
329 m o = m n (rys. 3b). Podobnie ja w przypadu wpływu momentu obciążenia widoczny jest duży wpływ wartości częstotliwości napięcia zasilania f s na intensywność zmian wsaźnia ε w poszczególnych fazach silnia. Im mniejsza wartość częstotliwości napięcia zasilania tym zares zmian ε spowodowanych zwarciami zwojowymi w ażdej z faz jest mniejszy. Jedna ja wyazały badania przy zasilaniu silnia z przemiennia częstotliwości możliwe jest wyrycie uszodzenia uzwojenia stojana przy zwarciu 2 zwojów (poniżej % całego uzwojenia). 3. ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH W DIAGNOSTYCE UZWOJEŃ STOJANA Wstępne badania detetorów uszodzeń dotyczyły testów symulacyjnych (offline), przy wyorzystaniu oprogramowania Neural Networ Toolbox stanowiącego integralną część paietu MATLAB. Badania dotyczyły jednoierunowych sieci neuronowych celem wybrania sieci o możliwie małej struturze (liczbie neuronów w warstwie urytej) oraz najwyższej suteczności diagnozowania. Wetory uczący i testujący zostały sporządzone na podstawie wcześniej przeprowadzonych badań esperymentalnych silnia rzeczywistego z uszodzonym uzwojeniem stojana. Zawierają one charaterystyczne symptomy uszodzenia odpowiadające różnym wariantom uszodzenia uzwojenia stojana. Zbadano sieci o różnych topologiach, zmieniając olejno liczbę neuronów w warstwie urytej ( 2). Każda strutura sieci była testowana razy. Jao wsaźni oceny działania sieci przyjęto suteczność obliczoną jao procentowa poprawność odpowiedzi sieci na sygnał wejściowy. Dodatowo założono, że masymalna różnica pomiędzy spodziewaną, a fatyczną odpowiedzią sieci nie może być więsza niż 2 zwarte zwoje. W dalszej części badania detetorów uszodzeń podjęto próbę realizacji technicznej neuronowego detetora uszodzeń uzwojeń stojana silnia inducyjnego pracującego w czasie rzeczywistym. Neuronowy detetor zwarć został zrealizowany w środowisu LabVIEW jao uzupełnienie wirtualnych przyrządów pomiarowo-diagnostycznych. Jego zadaniem było wniosowanie na temat stanu uzwojeń stojana: oreślenie stopnia uszodzenia stojana (podanie szacunowej liczby zwartych zwojów) oraz dodatowo wsazanie fazy silnia, w tórej wystąpiło uszodzenie. Do realizacji detetora zwarć zwojowych wyorzystano dane otrzymane z analizy przesunięcia ątowego pomiędzy prądami fazowymi, tzn. wsaźniów uszodzenia uzwojenia stojana ε AB, ε BC, ε CA oraz wartości częstotliwości napięcia zasilania i wartości sutecznej prądu w fazie A silnia. Dane te stanowiły zbiór do uczenia i testowania sieci. Na wyjściu sieci zastosowano 2 neurony, na wyjściu tórych oczeiwano odpowiedzi w postaci stopnia uszodzenia uzwojenia stojana (liczby zwartych zwojów w jednej fazie silnia) oraz loalizacji uszodzenia (fazy silnia, w tórej wystąpiło uszodzenie).
33 Na rysunu przedstawiono struturę bloową neuronowego detetora zwarć zwojowych. Rys.. Neuronowy detetor zwarć zwojowych wyorzystujący metodę analizy przesunięcia ątowego pomiędzy prądami fazowymi stojana Fig.. Stator windings fault neural detector based on the phase shift analysis between the stator phase currents Spośród wielu przebadanych strutur najlepszą oazała się sieć o struturze {-9-2}, tóra uzysała średnią suteczność z powtórzeń na poziomie 3,%. Masymalna suteczność zaproponowanej sieci neuronowej podczas testów symulacyjnych stopnia uszodzenia stojana oceniono na 9,%, przy czym masymalny błąd wynosił zwarty zwój, natomiast przy oreślaniu loalizacji uszodzenia oceniono na ooło 97,2%. Zaproponowana strutura sieci bezbłędnie rozpoznaje przypadi silnia uszodzonego i nieuszodzonego. Pojedyncze błędne wsazania (o masymalnie zwarty zwój) widoczne są dopiero przy więszym uszodzeniu stojana i z pratycznego puntu widzenia nie mają więszego znaczenia. Sprawdzony w testach symulacyjnych neuronowy detetor uszodzeń o struturze {-9-2} został zaimplementowany do pracy on-line na obiecie rzeczywistym. Część MATLAB, na rysunu, zastąpiono przez programową realizację sieci neuronowej w środowisu LabVIEW. Rysune przedstawia wpływ obciążenia silnia (rys. a, b) oraz częstotliwości napięcia zasilania (rys. c, d) na wyrywalność uszodzenia uzwojenia stojana modelowanego fizycznie w fazie A silnia. Wzrost momentu obciążenia silnia (m o = m n ) ma niewieli wpływ na wyrywalność zwarć zwojowych (rys. a, b). Powoduje zwięszenie oscylacje odpowiedzi detetora, przy oreślaniu stopnia uszodzenia uzwojenia stojana. Możliwe jest wyrycie zwartego zwoju przy pełnym obciążeniu silnia oraz bezbłędne wsazanie fazy silnia (rys. a), w tórej wystąpiło uszodzenie (rys. b). Zmiana f s w przedziale od Hz do 2 Hz ma niewieli wpływ na wyrywalność liczby zwojów zwartych (rys. c, d). Wpływ ten jest zauważalny szczególnie przy nisich wartościach częstotliwości napięcia zasilania, gdzie powstają niewielie oscylacje w odpowiedzi detetora Jedna możliwe jest wyrycie nawet zwoju zwartego w ażdej z faz silnia (rys. c) oraz bezbłędne wsazanie loalizacji uszodzenia (rys. d).
33 zwarty zwój 2 zwarte zwoje 3 zwarte zwoje m o= m o=,m N m o=m N a) b) A 3 B 2 C 2 2 3 3 Czas 2 2 3 3 Czas Liczba zwartych zwojów 3 2 Uszodzona faza silnia A B C 2 3 2 3 Rys.. Odpowiedzi neuronowego detetora uszodzeń uzwojeń stojana {-9-2} pracującego on-line przy fizycznym modelowaniu zwarć zwojowych fazie A silnia przy: a),b) różnym obciążeniu maszyny dla f s = Hz i c), d) przy różnej wartości częstotliwości napięcia zasilania dla m o = : a), c) oreślanie stopnia uszodzenia b), d) loalizacja uszodzenia Fig.. Response of on-line stator windings fault neurodetector {-9-2} on the shorted turns in A motor phase at: a), b) different values of load machine for f s = Hz and c), d) different values of supply voltage frequency for m o = : a) the level of damage b) the location of damage. PODSUMOWANIE W artyule przedstawiono suteczną metodę detecji i loalizacji zwarć zwojowych w uzwojeniu stojana SI zasilanego z przemiennia częstotliwości, opartą na analizie przesunięć ątowych pomiędzy prądami stojana w odpowiednich fazach silnia. Niesompliowany i bardzo szybi proces obliczania przesunięć ątowych jest alternatywą dla stosowanych obecnie metod diagnostycznych wyorzystujących, np. analizę widmową prądów fazowych stojana. Analiza wartości przesunięć ątowych oraz wsaźniów ε AB, ε BC, ε CA umożliwia zarówno ocenę stanu uzwojenia stojana (wy-
332 rycie liczby zwartych zwojów) oraz loalizację uszodzenia (wsazanie fazy silnia, w tórej wystąpiło uszodzenia). Przedstawiono neuronowy system diagnostyczny realizujący pomiar, estrację symptomów uszodzeń (z wyorzystaniem przesunięć ątowych pomiędzy prądami fazowymi stojana) oraz detecję i loalizację zwarć zwojowych za pomocą sieci neuronowych. Uzysano bardzo wysoą suteczność w wyrywaniu oraz loalizacji zwarć zwojowych we wczesnej fazie. Praca nauowa finansowana ze środów Narodowego Centrum Naui w ramach projetu N N 373. LITERATURA [] BOUZID M.B.K., CHAMPENOIS G., BELLAAJ N.M., SIGNAC L., JELASSI K., An Effective Neural Approach for the Automatic Location of Stator Interturn Faults in Induction Motor, IEEE Transactions On Industrial Electronics, Vol., No., December 2, pp. 277 29. [2] KOWALSKI C.T., WOLKIEWICZ M., ORŁOWSKA-KOWALSKA T., Experimental verification of the inter-turn fault symptoms modeling for the converter-fed induction motor, th International Conference on Modeling and Simulation of Electric Machines, Converters and System, Electrimacs 2, pp.. [3] KOWALSKI C.T., WIERZBICKI R., WOLKIEWICZ M., Analiza wpływu uszodzenia uzwojenia stojana silnia inducyjnego na ąt przesunięcia fazowego pomiędzy prądem i napięciem, Prace Nauowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Eletrycznych Politechnii Wrocławsiej, Studia i Materiały, nr 29, 29, s. 22 2. [] WOLKIEWICZ M., KOWALSKI C.T., Nieinwazyjne metody wczesnego wyrywania zwarć zwojowych w silniu inducyjnym zasilanym z przemiennia częstotliwości, cz. I, Maszyny Eletryczne, Zeszyty Problemowe, 2, nr 7, s.. [] XU BOQIANG, LI HEMING, SUN LILING, Apparent impedance angle based detection of stator winding inter-turn short circuit fault in induction motors, Industry Applications Conference, 3th IAS Annual Meeting, Vol. 2, 23, pp.. APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR DETECTION AND LOCALIZATION INDUCTION MOTOR STATOR WINDING FAULTS FED BY FREQUENCY CONVERTER In this paper problem of the early induction motors stator faults (the short-circuits) detection and localization supplied from the frequency converter is presented. The method based on the phase shift between stator phase currents is used for the monitoring of the stator winding condition. The special fault location indicator was introduced. The virtual measurement-diagnostic system has been developed implemented in LabVIEW. Possibility of early stator winding fault detection using neural detector is also checed.